AI解读医学研究论文
Tables Turned 是一个面向医学研究的 AI 检索与证据简报工具。用户用普通英文提出问题并说明决策背景，系统用 Claude 将其转换为 PubMed 检索策略，查询 PubMed/NCBI E-utilities 中的论文摘要，再把医学术语翻译成通俗语言，最后根据用户手动选择的论文生成带 PMID 引用的简报。
它的重点不是直接给“答案”，而是让用户与证据对话。系统会生成 3-4 组搜索策略，使用 MeSH、布尔逻辑和同义词扩展；结果可按相关性或最新排序，并显示标题、作者、期刊、年份和摘要。用户可以查看原始摘要、通俗总结和 PMID，再决定哪些论文进入综合。最终简报要求每条主张引用来源，并可查看搜索、翻译和综合提示词，透明度优于普通问答型 AI。
页面说明无需账号、无需 API key，PubMed 数据免费公开，但没有披露商业定价、调用额度或付费计划。隐私方面，站点称 Anthropic API key 由 Cloudflare Worker 持有，用户请求仅转发到 Anthropic，不在 worker 记录或存储；简报只在浏览器中存在，关闭标签页后消失，除非用户下载。同时声明无 tracking、无 analytics、无数据库。
优点是证据来源清晰，限定在 PubMed，且每条结论可通过 PMID 回查；用户先筛选再综合，降低黑箱感；支持导出 docx、md 和完整会话 json。主要局限也很明确：它只读取摘要，不读全文，可能错过方法和结果细节；Claude 仍可能误读或推断过度；它不是医疗建议，不能替代医生。中文支持未见说明，页面和工作流明显以英文为主。
它适合患者、家属在就医前理解研究证据，也适合医生、研究人员快速整理一组 PubMed 文献。中国访问情况页面未提供，且服务依赖 Anthropic Claude 与 PubMed，实际可用性可能受网络环境影响。支付方式未披露；替代品可考虑 PubMed、Google Scholar、Elicit、Consensus、Perplexity 或 ChatGPT，但这些工具在可核验性和医学证据边界上各有差异。
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用自然语言搜索医学论文，适合科研信息差。
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